KI Data Science

Dieser Lehrgang führt umfassend in die Datenwissenschaft unter Einsatz moderner KI-Methoden ein. Teilnehmende erwerben Kompetenzen entlang des gesamten Data-Science-Zyklus: von der Datenvorbereitung über Machine-Learning-Modellierung bis hin zu Generativer KI und Emerging Technologies wie Edge Computing und IoT. Das Curriculum verbindet Microsoft-Zertifizierungen (AI-900, DP-900) mit dem CertNexus-Zertifizierungspfad (CDSP, CAIP, GENAIBIZ, ETBIZ-110) zu einem breiten, praxisorientierten Kompetenzprofil für den Einstieg ins professionelle KI- und Data-Science-Umfeld.

Microsoft AI-900: Grundlagen moderner KI Das erste Modul führt in die Welt der Künstlichen Intelligenz ein — ohne Vorkenntnisse vorauszusetzen. Teilnehmende lernen, was KI leisten kann und wo ihre Grenzen liegen, und verstehen die wichtigsten Azure-Dienste für kognitive Aufgaben wie Spracherkennung, Bildanalyse und natürliche Sprachverarbeitung.

• Grundbegriffe: KI, maschinelles Lernen, Deep Learning — Abgrenzung und Zusammenhänge
• Azure Cognitive Services im Überblick: Vision, Speech, Language, Decision
• Responsible AI: die sechs Prinzipien verantwortungsvoller KI bei Microsoft
• Anwendungsgebiete in der Praxis: Chatbots, Bildklassifizierung, Anomalieerkennung
• Azure Machine Learning Studio: erste Einblicke in das Trainingsumfeld
• Praxisbeispiel: Konzeption eines einfachen Chatbots für den Kundenservice

Microsoft DP-900: Datenfundament und Cloud-Datenmanagement Solide Datenkenntnisse sind die Voraussetzung für jede Data-Science-Arbeit. Dieses Modul legt das Fundament: Was sind relationale und nicht-relationale Datenbanken, wie werden Daten in Azure gespeichert und abgerufen, und welche Konzepte prägen das Datenmanagement in der Cloud?

• Relationale Datenbanken: Tabellen, Primärschlüssel, Beziehungen und SQL-Grundlagen
• Nicht-relationale Speicher: Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Column Family Stores
• Azure-Datendienste: Azure SQL, Cosmos DB, Blob Storage, Data Lake
• Datenverarbeitungspipelines: Batch vs. Streaming
• Datensicherheit und Zugriffssteuerung in Azure
• Praxisbeispiel: Analyse von Sensordaten mit Azure SQL

CertNexus CDSP: Data Science Practitioner Im CDSP-Modul werden die statistischen und analytischen Kernkompetenzen der Datenwissenschaft trainiert. Teilnehmende führen explorative Analysen durch, testen Hypothesen und verstehen, wie maschinelles Lernen in der Praxis eingesetzt wird — jenseits des Buzzwords.

• Explorative Datenanalyse: Verteilungen, Ausreißer, Korrelationen
• Statistische Grundlagen: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, p-Werte
• Überwachte Verfahren: lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume
• Unüberwachte Verfahren: Clustering (k-Means), Dimensionsreduktion (PCA)
• Evaluation von ML-Modellen: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-Kurve
• Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse für eine Marketingkampagne

CertNexus CAIP: AI Practitioner — ML-Lebenszyklus in der Praxis Das CAIP-Modul vertieft den gesamten Lebenszyklus eines Machine-Learning-Projekts: von der Rohdatenaufbereitung über das Modelltraining bis zum Deployment in eine produktive Umgebung. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzbarkeit.

• Datenaufbereitung: fehlende Werte, Ausreißerbehandlung, Normalisierung
• Feature Engineering: welche Merkmale wirklich entscheidend sind
• Modelltraining: Hyperparameter-Tuning, Cross-Validation, Overfitting vermeiden
• Deployment-Grundlagen: Modelle in APIs verpacken und im Betrieb überwachen
• MLOps-Einblicke: Versionierung von Modellen und Datenpipelines
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells für Support-Tickets

CertNexus GENAIBIZ: Generative KI im Unternehmenskontext Generative KI verändert, wie Unternehmen Inhalte erstellen, recherchieren und kommunizieren. Dieses Modul gibt Teilnehmenden das Rüstzeug, GenAI-Chancen zu erkennen, Risiken zu benennen und konkrete Pilotprojekte zu strukturieren.

• Large Language Models (LLMs): Funktionsweise und Einsatzgebiete
• Prompt Engineering als Grundkompetenz für GenAI-Anwendungen
• Risiken: Halluzinationen, Bias, Datenschutz und rechtliche Anforderungen
• Governance und Compliance beim Einsatz von GenAI in Unternehmen
• Einsatzgebiete: Content-Erstellung, Recherche, Code-Unterstützung, Kundenkommunikation
• Praxisbeispiel: Konzeption eines GenAI-gestützten Assistenten für Rechercheaufgaben

CertNexus ETBIZ-110: Emerging Technologies — IoT, Blockchain und Edge Computing Das abschließende Modul wirft einen Blick auf Technologien, die in den nächsten Jahren die Data-Science-Landschaft mitprägen werden. Teilnehmende lernen, wie Sensordaten am Rand des Netzwerks verarbeitet werden und welche Rolle Blockchain in datenintensiven Umgebungen spielen kann.

• IoT-Grundlagen: Sensornetzwerke, Datenströme und Echtzeitverarbeitung
• Edge Computing: warum Datenverarbeitung nah an der Quelle sinnvoll ist
• Edge KI: ML-Modelle auf Embedded Systems und in Produktionsumgebungen
• Blockchain im Data-Science-Kontext: Datensicherheit und unveränderliche Audit-Trails
• Konvergenz von KI, IoT und Edge Computing in der Industrie
• Praxisbeispiel: Konzeption eines Edge-KI-Szenarios in einer Produktionsumgebung

Praktische Anwendungen und Transferübungen

• Azure ML Studio: einfaches Modell trainieren und evaluieren
• Power BI-Integration: ML-Modellergebnisse visualisieren
• Python-basiertes Feature Engineering für einen Klassifikationsdatensatz
• A/B-Testauswertung mit statistischen Methoden
• Bewerbungsfall: Klassifikationsmodell für Support-Tickets bauen und evaluieren
• GenAI-Assistent skizzieren: Anforderungen, Risiken, Governance-Plan
• Edge-KI-Szenario für eine Fertigungsanlage konzeptuell beschreiben
• Kritische Diskussion: wann ist GenAI hilfreich, wann problematisch?
• Teamübung: vollständigen Data-Science-Zyklus von der Fragestellung bis zur Empfehlung durchlaufen
• Abschlussprojekt: Datenanalyse mit Python, Visualisierung in Power BI, Modell-Evaluation mit CertNexus-Methodik

Die eigenständigen Übungsphasen zwischen den Lernabschnitten geben Teilnehmenden die Möglichkeit, das Gelernte auf eigene Datensätze oder berufliche Fragestellungen anzuwenden.

Der Lehrgang richtet sich an Personen, die in den Data-Science- und KI-Bereich einsteigen oder ihr bestehendes Analyseprofil gezielt erweitern wollen.

• Quereinsteiger:innen aus technischen oder kaufmännischen Berufen mit Affinität zu Daten
• Datenanalyst:innen, die Machine Learning in ihre Arbeit integrieren möchten
• Entwickler:innen, die KI-Methoden in eigene Anwendungen einbinden wollen
• Fachkräfte aus Industrie, Logistik oder Gesundheitswesen, die datengetriebene Entscheidungen fundieren wollen
• Personen, die eine breite CertNexus-Zertifizierung anstreben

Die Weiterbildung läuft im Combined-Learning-Format: Jedes Zertifizierungsmodul besteht aus digitalen Lernphasen, Live-Einheiten und praktischen Übungsszenarien. Die Module bauen inhaltlich aufeinander auf — von KI-Grundlagen über Data Science und ML bis zu Generativer KI und Emerging Technologies. Teilzeit- und Vollzeitdurchführung sind möglich, der Kurs steht bundesweit online zur Verfügung.

Aufgrund des umfangreichen Curriculums mit sechs Zertifizierungsmodulen ist ein substantieller Lernaufwand einzuplanen. Die konkrete Dauer hängt vom Durchführungsformat ab. Eine Vollzeitdurchführung komprimiert die Inhalte, Teilzeit verteilt sie auf einen längeren Zeitraum.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Lehrgang bereitet auf folgende externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner), CertNexus CAIP (Certified AI Practitioner), CertNexus GENAIBIZ (Generative AI for Business) und CertNexus ETBIZ-110 (Emerging Technology for Business). Prüfungen werden bei akkreditierten Testzentren abgelegt.

Dieser Lehrgang deckt den gesamten modernen KI-Data-Science-Stack ab: von Azure-Grundlagen über klassisches Machine Learning bis hin zu Generativer KI und Edge-Szenarien. Das ist eine außergewöhnliche Breite, die Teilnehmenden ermöglicht, je nach Stärke und Interesse gezielt eine Richtung weiterzuverfolgen — sei es als Data Scientist, als KI-Projekt-Manager:in oder als Spezialist:in für industrielle KI-Anwendungen. Die Kombination aus Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen ist strategisch durchdacht: Microsoft liefert die Cloud-Plattformkompetenz, CertNexus die methodische Tiefe in Data Science und KI-Praxis. Unternehmen, die KI einführen wollen, suchen genau diese Kombination aus technischem Verständnis und konzeptioneller Einordnung. Wer alle Module abschließt und die Zertifizierungsprüfungen ablegt, tritt mit einem dichten, nachweisbaren Kompetenzprofil in den Arbeitsmarkt ein — in einem Bereich, in dem qualifizierte Fachkräfte branchenübergreifend gesucht werden.